语音关键词识别技术的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-27页 |
| ·关键词识别的发展简史和研究现状 | 第13-18页 |
| ·关键词检测系统的框架 | 第18-19页 |
| ·系统的性能评测 | 第19-21页 |
| ·关键词检测的研究意义 | 第21-23页 |
| ·论文的研究内容 | 第23-24页 |
| ·论文结构安排 | 第24-27页 |
| 第二章 连续语音识别原理 | 第27-39页 |
| ·连续语音识别基本框架 | 第27-28页 |
| ·声学特征和声学模型 | 第28-30页 |
| ·声学特征 | 第28页 |
| ·声学模型 | 第28-30页 |
| ·语言模型 | 第30-32页 |
| ·解码器 | 第32-39页 |
| ·帧同步Viterbi解码 | 第33-36页 |
| ·基本Viterbi算法 | 第33-34页 |
| ·连续语音识别中的帧同步Viterbi搜索 | 第34-36页 |
| ·A*堆栈解码算法 | 第36-37页 |
| ·语音识别的输出 | 第37-39页 |
| 第三章 基于垃圾模型的关键词检测技术 | 第39-61页 |
| ·基于垃圾模型的语音关键词检测模块的设计 | 第39-45页 |
| ·基于垃圾模型的关键词检出原理 | 第39-41页 |
| ·影响关键词系统性能的因素 | 第41-44页 |
| ·关键词检测基线系统设计方案 | 第44-45页 |
| ·基于似然比的关键词语音确认方法 | 第45-48页 |
| ·基于竞争模型的加权似然比融合的语音确认方法 | 第48-54页 |
| ·基于MVE的参数优化 | 第50-52页 |
| ·实验设定与结果 | 第52-54页 |
| ·多置信特征联合提高语音确认效果 | 第54-59页 |
| ·实验结果 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 基于音节网格的关键词搜索验证算法的研究 | 第61-79页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·音节网格结构 | 第62-63页 |
| ·基于lattice的关键词后验概率估计 | 第63-66页 |
| ·在lattice上检测关键词 | 第66-73页 |
| ·模型的相似度 | 第67-69页 |
| ·基于专家知识的方法 | 第67-68页 |
| ·基于数据驱动的方法 | 第68-69页 |
| ·基于改进MED的字符串相似度 | 第69-71页 |
| ·基于改进MED的关键词搜索算法 | 第71-73页 |
| ·改进的关键词置信度 | 第73-74页 |
| ·关键词输出准则 | 第74页 |
| ·实验设定与结果 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 基于音节混淆网络的语音文档内容检索技术 | 第79-99页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·混淆网络 | 第80-84页 |
| ·STD技术研究简介 | 第84-87页 |
| ·一个基于音节混淆网络的STD系统 | 第87-93页 |
| ·系统设计方案 | 第87-90页 |
| ·实验结果与分析 | 第90-93页 |
| ·基于改进两阶段解码的查询扩展 | 第93-97页 |
| ·实验结果与分析 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第六章 基于混淆网络和SVM的语音识别错误纠正 | 第99-117页 |
| ·引言 | 第99-101页 |
| ·语音错误纠正方法简介 | 第99-100页 |
| ·基于分而治之思想的语音识别错误纠正方案 | 第100-101页 |
| ·SVM理论 | 第101-105页 |
| ·基于SVM语音确认算法介绍 | 第105-107页 |
| ·基于码本映射的SVM语音确认方法 | 第107-112页 |
| ·矢量量化(VQ) | 第107-108页 |
| ·利用码本进行语音序列定长映射 | 第108-111页 |
| ·特征向量归一化 | 第111-112页 |
| ·实验设定与结果 | 第112-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 第七章 总结与展望 | 第117-121页 |
| ·论文总结 | 第117-118页 |
| ·研究展望 | 第118-121页 |
| 参考文献 | 第121-133页 |
| 博士期间发表的论文 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |
